【摘 要】
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在人工智能时代的背景下,人脸识别技术已经达到了较高的成熟度。然而多数传统的人脸识别系统都是以减少错误分类数量、提升分类准确率作为主要目标,却忽略了现实中不同的错误分类情况可能造成不同代价的事实。而且,训练一个高精度的人脸识别分类器需要大量的有标记样本,实际应用中有标记样本的数量往往很少,若在标记样本数量较少时直接进行决策很可能造成高额的误分类代价。为解决这一问题,考虑到现实识别时有用信息不断递增的
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在人工智能时代的背景下,人脸识别技术已经达到了较高的成熟度。然而多数传统的人脸识别系统都是以减少错误分类数量、提升分类准确率作为主要目标,却忽略了现实中不同的错误分类情况可能造成不同代价的事实。而且,训练一个高精度的人脸识别分类器需要大量的有标记样本,实际应用中有标记样本的数量往往很少,若在标记样本数量较少时直接进行决策很可能造成高额的误分类代价。为解决这一问题,考虑到现实识别时有用信息不断递增的特点,本文提出了一种基于高斯混合模型的序贯三支决策人脸识别方法,用于解决标记样本不足时代价敏感的人脸识别问题。首先,利用半监督学习的思想,使用高斯混合模型对所有人脸图像数据进行建模,并基于EM算法实现了人脸图像分类。其次,结合自训练算法的思想,提出GMM-Training算法构造动态增量式的有标记样本集,充分利用无标记样本帮助分类器更好地表示测试样本,得到更理想的识别效果。然后,在对人脸图像进行识别分类的过程中引入了代价敏感和三支决策方法,不仅考虑提升分类准确率,而且实现分类准确率和误分类代价之间的平衡。最后,本文构造了信息粒度由粗到细的增量式序贯三支决策模型,以总代价衡量人脸识别系统的性价比。我们在EYale B、PIE和AR人脸数据集上将所提方法在分类准确率、决策代价、总代价等方面进行了对比实验,实验验证了所提出方法的有效性。
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